--- base_model: snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS library_name: setfit metrics: - accuracy pipeline_tag: text-classification tags: - setfit - sentence-transformers - text-classification - generated_from_setfit_trainer widget: - text: 2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요. - text: 2020년부터 2022년까지 AI 관련 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 합계를 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요. - text: 2018년부터 2022년까지 인공지능 중점기술코드('AI')와 관련된 연도별 연구비 현금합계금액과 총 연구비 합계금액을 조회해 주세요. 또한 각 연도별 연구비 비중을 함께 보여주세요. - text: 2018년부터 2022년까지 반도체 중점기술코드에 대한 상위 5개 지역별 연도별 민간 연구비 총액을 억 단위로 조회해주세요. 각 지역명에서 '특별시', '광역시', '특별자치시', '특별자치'는 제외하고, 연구비가 5천만 원 미만인 경우 1억 원으로 간주하여 계산한 결과를 보여주세요. - text: 2018년부터 2022년까지 양자컴퓨팅('QUC') 중점기술코드와 관련된 연도별 미국 자금 지원 금액을 조회해주세요. 자금 지원 총액을 백만 단위로 변환하여 보여주세요. inference: true --- # SetFit with snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS](https://huggingface.co/snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification. The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves: 1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning. 2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer. ## Model Details ### Model Description - **Model Type:** SetFit - **Sentence Transformer body:** [snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS](https://huggingface.co/snunlp/KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS) - **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance - **Maximum Sequence Length:** 128 tokens - **Number of Classes:** 29 classes ### Model Sources - **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit) - **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055) - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit) ### Model Labels | Label | Examples | |:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 0 | | | 1 | | | 2 | | | 3 | | | 4 | | | 5 | | | 6 | | | 7 | | | 8 | | | 9 | | | 10 | | | 11 | | | 12 | | | 13 | | | 14 | | | 15 | | | 16 | | | 17 | | | 18 | | | 19 | | | 20 | | | 21 | | | 22 | | | 23 | | | 24 | | | 25 | | | 26 | | | 27 | | | 28 | | ## Uses ### Direct Use for Inference First install the SetFit library: ```bash pip install setfit ``` Then you can load this model and run inference. ```python from setfit import SetFitModel # Download from the 🤗 Hub model = SetFitModel.from_pretrained("NTIS/ntisql_encoder_setfit") # Run inference preds = model("2020년부터 2022년까지 반도체에 해당하는 중점 기술 분류 코드가 'NAT0' 인 과제의 총 연구비 현물 금액을 조회해주세요.") ``` ## Training Details ### Training Set Metrics | Training set | Min | Median | Max | |:-------------|:----|:--------|:----| | Word count | 6 | 22.8862 | 66 | | Label | Training Sample Count | |:------|:----------------------| | 0 | 65 | | 1 | 28 | | 2 | 26 | | 3 | 131 | | 4 | 489 | | 5 | 180 | | 6 | 80 | | 7 | 217 | | 8 | 62 | | 9 | 77 | | 10 | 4 | | 11 | 3 | | 12 | 5 | | 13 | 41 | | 14 | 179 | | 15 | 108 | | 16 | 4 | | 17 | 56 | | 18 | 41 | | 19 | 21 | | 20 | 78 | | 21 | 72 | | 22 | 99 | | 23 | 116 | | 24 | 48 | | 25 | 46 | | 26 | 115 | | 27 | 75 | | 28 | 13 | ### Framework Versions - Python: 3.12.7 - SetFit: 1.0.0 - Sentence Transformers: 3.0.1 - Transformers: 4.46.3 - PyTorch: 2.5.1+cu124 - Datasets: 3.1.0 - Tokenizers: 0.20.3 ## Citation ### BibTeX ```bibtex @article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055, doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055}, url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055}, author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren}, keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences}, title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts}, publisher = {arXiv}, year = {2022}, copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International} } ```